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搜索资源列表

  1. CNN学习入门-薛开宇

  2. 作为一个入门学习Deep Learning和CNN网络的一个非常赞的slide，深入浅出地讲解了Deep Learning网络的发展来由，以及各个子网络部分的作用。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-12-09
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：zhangbo123

  1. 卷积神经网络入门介绍

  2. 多伦多大学的神经网络介绍课程的ppt，内容是CNN网络模型，浅显易懂。

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2016-07-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：baidu_24281959

  1. cnn网络验证码识别训练模型

  2. 自定义cnn网络训练的验证码识别模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-05-25
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：jsond

  1. mnist_uint8.mat用于MATLAB实现CNN网络的手写识别

  2. mnist_uint8.mat用于MATLAB实现CNN网络的手写识别，可以直接读取

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-19
    • 文件大小：11534336
    • 提供者：lichenfn

  1. FPGA的CNN网络加速代码，重磅资源

  2. FPGA的CNN网络加速代码，重磅资源，亲侧可用的，讲述了使用HLS写入深度学习CNN的推断部分加速代码，网络通用性高。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2017-10-23
    • 文件大小：34603008
    • 提供者：supermanqc

  1. cnn网络验证码识别训练模型.zip

  2. 自定义cnn网络训练的验证码识别模型，cnn网络验证码识别训练模型

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-01-04
    • 文件大小：78643200
    • 提供者：crazyidea88

  1. CNN网络绘图程序

  2. CNN网络绘图程序，自动生成自定义CNN的图示，论文利器，需要有一定的python基础，安装命令如下 ``` $ python3 -m venv .venv $ source .venv / bin / activate $ pip install -r requirements_python3.txt

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-01-08
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：aimxu

  1. CNN网络演进

  2. cnn 演进方向和网络设计的方式方法经验总结等 cnn 演进方向和网络设计的方式方法经验总结等

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-11
    • 文件大小：83968
    • 提供者：weixin_41136786

  1. 车牌识别Python程序，使用五层的CNN网络

  2. 车牌识别Python程序，使用五层的CNN网络，适合初学者学习

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-04-20
    • 文件大小：8192
    • 提供者：weixin_39837642

  1. tensorflow下编写CNN网络的框架

  2. Windows下tensorflow-GPU-1.8的python下的CNN模板，内置的lenet-5模型，我特意把它修改成很容易换成别的网络模型，我是在官网的cifar-10代码的基础上进行改动，里面写了详细的中文注释，我还加上了获取混淆矩阵和分类错误图片的路径的功能，更加方便分析模型性能。

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-06-08
    • 文件大小：8192
    • 提供者：lsjweiyi

  1. CNN网络的运行

  2. CNN网络的运行，利用anaconda编写程序，从线性到非线性去理解CNN

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2018-10-25
    • 文件大小：15360
    • 提供者：qq_33572515

  1. age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现.zip

  2. age-gender-estimation, 用于年龄和性别估计的CNN网络的Keras实现 年龄和性别估计这是CNN的一个Keras实现，用于估计来自一个人脸图像 [1, 2 ]的年龄和性别。 在培训中，使用数据集 。[ jul 。5，2018 ]，UTKFace数据集可以用于训练。添加了AppA真实数据集的[ apr 。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-10-09
    • 文件大小：884736
    • 提供者：weixin_38744153

  1. CNN网络相关论文阅读

  2. 总共收集了8篇论文，前两篇论文做了写笔记。主要是CNN论文发展的必看论文，包括LnNET-5,AlexNet,NIN,GoogleNet,VGGNet,ResNet,DenseNet,SENet.

  3. 所属分类：深度学习

    • 发布日期：2019-03-02
    • 文件大小：7340032
    • 提供者：qq_33626280

  1. 使用Keras构造简单的CNN网络实例

  2. 主要介绍了使用Keras构造简单的CNN网络实例，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-16
    • 文件大小：61440
    • 提供者：weixin_38746018

  1. 用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg

  2. Vgg网络结构VGGnet是Oxford的VisualGeometryGroup的team，在ILSVRC2014上的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，如下图，文章通过逐步增加网络深度来提高性能，虽然看起来有一点小暴力，没有特别多取巧的，但是确实有效，很多pretrained的方法就是使用VGG的model（主要是16和19），VGG相对其他的方法，参数空间很大，所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间，不过公开的pretrainedmodel让我们很方便

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：557056
    • 提供者：weixin_38636577

  1. 一种新的CNN网络可以更高效地区分自然图像&生成图像

  2. 本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络(CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定CNN结构并实现良好的识别表现。对于所提出的模型，我们采用一种称为“局部到全局”的策略，即CNN能够获取局部图像的识别决策，而全局的识别决策可通过简单的投

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-25
    • 文件大小：500736
    • 提供者：weixin_38704485

  1. 面罩检测：使用YOLO网络（Darknet）和更快的R-CNN网络（PyTorch）在Google Colab中进行面罩检测-源码

  2. 面罩检测 使用YOLO网络（Darknet）和更快的R-CNN网络（PyTorch）在Google Colab中进行面罩检测。 检测到3类：正确佩戴的口罩，错误佩戴的口罩和未佩戴的口罩。 设置和执行YOLO： 在您的Google云端硬盘中创建名为yolov3的文件夹 下载数据集（ ， ） 执行jupyter Notebook 对于测试，请执行detection_utils.py或对视频进行检测，请执行detect_video.py您可以使用video_converter.py从视频创建

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-08
    • 文件大小：9437184
    • 提供者：weixin_42133415

  1. 年龄性别估算：Keras实施CNN网络进行年龄和性别估算-源码

  2. 年龄和性别估计 这是CNN的Keras实现，用于根据面部图像估算年龄和性别[1、2]。 在训练中，使用。 [八月。 2020年1月21日]； 使用tensorflow.keras [君。 ]发布了 [11月。 [2018年12月12日]启用Adam优化器； 似乎比动量新元更好 [9月。 23，2018]演示目录 [八月。 [2018年11月11日]添加年龄估算子项目 [七月。 2018年5月5日] UTKFace数据集可用于培训。 [4月。 [2018年10月10日]，添加了APPA-R

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：weixin_42109545

  1. 用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络Vgg

  2. Vgg网络结构VGGnet是Oxford的VisualGeometryGroup的team，在ILSVRC2014上的主要工作是证明了增加网络的深度能够在一定程度上影响网络最终的性能，如下图，文章通过逐步增加网络深度来提高性能，虽然看起来有一点小暴力，没有特别多取巧的，但是确实有效，很多pretrained的方法就是使用VGG的model（主要是16和19），VGG相对其他的方法，参数空间很大，所以train一个vgg模型通常要花费更长的时间，不过公开的pretrainedmodel让我们很方便

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-02
    • 文件大小：557056
    • 提供者：weixin_38558870

  1. 一种新的CNN网络可以更高效地区分自然图像&生成图像

  2. 本文来自于csdn，本文中提出了一种高效的、基于卷积神经网络 (CNN)的图像识别方法。通过大量的实验来评估模型的性能。考虑到对现有的CCNs从头开始训练或微调预训练网络都具有一定的局限性，这个研究提出了一种更合适的想法：设计阶段在 CNN模型的底部增加了两个级联卷积层。该网络能够根据不同大小的图像输入，进行自适应地调整，同时保持固定的深度，以稳定 CNN结构并实现良好的识别表现。对

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：499712
    • 提供者：weixin_38532849
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